決勝人工智能之巔：核心算法缺失背後的中國「AI」困局

 

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來源 |  五矩研究社(ID:kejiwuju)

做者 | 劫鏢

 

將來，人工智能會區分國籍嗎？

 

看似這是個滑稽的問題，在華爲事件以後，引起了不少技術從業者，在和平時期對「人工智能」極限生存的思考。

 

01谷歌又一 AI 項目睹敗 6 位專家

 

日前，在《天然》雜誌醫學版上報道了一則谷歌 AI 團隊的最新人工智能研究成果——預測肺癌。

 

 

經過一套卷積神經網絡算法，谷歌 AI 部門創建了一種端到端的分析方法，僅從 CT 圖像就能夠預測肺癌的風險。

 

在 6716 個測試病例中，這套人工智能系統可以以 94% 的準確率發現了極小的惡性肺結節，戰勝了 6 名放射專家（並不是普通醫生）。

 

在無先前 CT 掃描圖像的狀況下，該系統的表現超越全部 6 位放射醫學專家。而在有先前 CT 掃描圖像的狀況下，二者表現不相上下。

 

而參與測試的 6 位放射專家，有平均 8 年（ 4 年到 20 年）的讀片經驗。

 

相比「傳統」射科醫生的行醫方法，醫生必須審查數百個單獨的 2D 掃描切片以發現問題，而腫瘤可能會很微小致使難以察覺，這種新的機器學習算法則能夠分析高通量的 3D 肺部圖像，不只能夠對總體腫瘤進行預測，還能夠經過肺結節識別細微的惡性組織。再加上先前的掃描數據對比，就能夠用來評估肺結節的生長速度。

 

相關論文共同做者，美國西北大學醫學院 Mozziyar Etemadi 博士表示，3D 檢測早期肺癌的能力比人眼檢測 2D 圖像要敏感得多。事實上，新系統在技術上能夠歸入 4D 範疇，由於它不只僅是一次 CT 掃描，而是包括了當前和先前共計兩次的掃描，因此能夠檢測出肺結節隨時間的生長變化。

 

2019 年 5 月 7 日，Lily Peng 在 2019 年開發者大會上稱，他們研發的人工智能技術能夠比醫生早一年查出肺癌，使患者存活的機率提高 40% 。

 

毫無疑問，經過谷歌的這項技術，能夠造福更不少人。在 2015 年，中國肺癌的發病和死亡例數分別達 73萬 和 61 萬，發病率和死亡率很是接近，其主要緣由是臨牀診斷病例多已爲晚期，失去了手術機會。

 

然而，或許有一天咱們分享不到這份成果。對於華爲中興事件的反思，面對美國接下來可能在各方面實施的技術封鎖，中國人工智能的發展還須要再加把勁。

 

02我國 AI 進展——算法的錯位缺失

 

咱們之前討論電腦或者移動終端時，離不開硬件、軟件和應用的範疇。討論人工智能時，一樣離不開硬件、算法和數據這三個要素。

 

簡單來講，中國人工智能發展在硬件上的差距，遠沒有在算法的差距來得大。

 

計算機硬件技術的發展一直伴隨着通用性和專用性的矛盾，通用的設計普適性強，但對於某一類特殊計算，性能就會打折扣，若是作個比喻的話，就是瑞士軍刀和菜刀的區別，也可謂術業有專攻。

 

在這樣的背景下，人們開始研發用於神經網絡算法和機器學習的專用芯片。

 

現在，以通用圖形處理器(GPGPU)爲基礎的 NVIDA 在深度學習市場佔有一席之地，谷歌憑藉 16 年發佈的張量處理器(TPU)成爲後起之秀。

 

經過與自家的人工智能開發系統 TensorFlow 相結合，谷歌也造成了一套完整的人工智能開發環境。

 

國內人工智能芯片創新一樣很是活躍，在人工智能芯片的競賽中與國外不相上下。其中的明星企業就是最近兩年來被反覆說起的獨角獸公司「寒武紀」，取名借用地質學「寒武紀」時代的概念，比喻即將到來的人工智能大爆發時代。

 

寒武紀Cambricon-1H8

 

此外，百度深度學習實驗室前主任餘凱創立的地平線也一樣值得關注。一年多時間就完成了 Intel 和 SK 領投的兩輪過億融資。

 

可是不管是寒武紀仍是地平線，都還沒法和美國企業徹底抗衡，美國不只有 NVIDIA 和谷歌，還有英特爾、微軟和 IBM 等一批大企業每一年將巨資投向人工智能領域。

 

至於另外一大要素——數據，鑑於中國龐大的互聯網人口，深度學習所須要的大數據則能夠由國內用戶提供。

 

人工智能發展所需的三個要素中，算法是目前咱們最薄弱的一環。不管是前面提到的谷歌 AI 卷積神經網絡測癌算法，或是 NVIDIA 此前大火的 GauGAN 畫圖，都證實了美國企業的領先，而我國在這方面的發展屬於相對滯後的。

 

在 2019 年長江商學院和清華大學公佈的兩份報告中，均指出了中國人工智能發展基礎薄弱。

 

長江商學院人工智能與制度研究中心主任許成鋼教授對記者表示，在人工智能領域，中國發表的論文總數雖然超過了美國，卻在深度學習、機器人流程自動化、以及包括推理學習等在內的其餘領域，從發表總數和引用率方面，與美國的差距顯著。

 

對有高質量、高影響力的千級論文（是指每一篇論文被引用的數字超過了 1000 次），中國與美國差距巨大，中國只有個別的論文影響力能達到這個水平。

 

爲何中國不少論文歷來不被引用？許成剛認爲的癥結之一在於我國科研機構只注重數量，不注重深度。 「我我的分析，在中國體制內大學有一個 SCI 現象，即就是教授的水平高低，或者職稱評定，就是看教授發了多少篇 SCI 文章（美國科學資訊研究所採用的期刊文獻檢索工具），無論你這篇文章到底有多大的影響力。」

 

知乎一篇相關問答下也不難看到，論文換湯不換藥的作法幾乎已成爲除頂級機構以外至關廣泛的作法。

 

這也致使了我國空有 4 倍於英國的論文發表數量，然而論文影響力竟反而不如英國的結果。

 

同時，幾乎 93% 的中國研究者使用人工智能開源軟件包，這也是美國的機構開發提供的。中美兩國人工智能研究者使用最多的軟件庫就是前面提到的 Google TensorFlow。在 2018 年初，中美研究人員對此的關注人數，分別達到將近 9000 人和約 7000 人。

 

 

總體上中、美 AI 研究者關注美國機構開發的開源 AI 軟件包的數字，至關於他們關注中國機構開放的軟件包數字的 20 幾倍。這代表中國研究者在基本算法方面，對美國開源軟件包的嚴重依賴。

 

新智元創始人楊靜 18 年曾對《環球時報》記者表示，人工智能平臺分硬件和軟件，核心技術一直掌握在西方手裏，好比芯片技術。此外，中國沒有主流開源框架也是很可怕的，深度學習、強化學習等算法的研究也落後於西方。

 

在牛津大學最新完成的一份報告《解碼中國 AI 夢》裏，做者也得出了相同的結論。除了數據，中國在硬件、人才、算法和產業等方面，仍然落後於美國。但編寫這份報告的 Jeffery Ding 仍表示， 「我認爲 AI 是中國第一個真正有機會制定遊戲規則的技術領域。」

 

實際上，正是因爲中國龐大的互聯網人口，提供了強大的數據基礎，在市場的導向之下才使得我國的人工智能更偏重具體應用。對此，IDC 公司在一份報告中稱：「數據或許不會出如今資產負債表上，但數據是一個公司最寶貴的無形資產。中國初創企業尤爲懂得如何利用海量數據打造共贏的商業生態。」

 

03人工智能競賽終將走向人才競爭

 

科技競爭的本質最終仍是人才的競爭，美國人工智能相關的從業人員和公司數量如今也遙遙領先。

 

2012 年前，中國活躍的人工智能創業公司還要多於美國，可是在 2012 年卻被美國反超，美國與人工智能有關的企業數量遠超中國。

 

據《中國人工智能指數2018》分析，美國的人工智能工程師遠比中國多。

 

據領英(LinkedIn)人才數據庫顯示，中國的 AI 人才總數爲 5 萬人，而美國的 AI 人才總數爲 83 萬人。美國 AI 人才總數是中國的 16.5 倍之多。而且，中國人工智能領域工做 10 年以上的人才不到 39%，相比之下，美國超過 71% 的人工智能領域的人工做了 10 年以上。

 

來源：長江商學院《中國人工智能指數報告》

 

「在中國，人工智能是更年輕的行業，而在美國雖然領域是年輕的，可是裏面的多數人並不年輕，是有充分經驗的。」許成剛說。

 

人才分佈方面，中國在智能交通/自動駕駛，智能/精準營銷, 硬件/ GPU /智能芯片需求比例要多於美國，但美國在算法、機器學習的方面，美國不但人才的比例比中國大，人才總數也是中國的 20 多倍。

 

來源：清華大學中國人工智能發展報告2018

 

但隨着美國對外開放的收縮，當下也給了不少海外的技術型人才回國發展的機會。

 

實際上，早在 2017 年 12 月美國發表的「國家安全戰略」中便公開表示：將限制世界上全部去美國學習 STEM 專業（科學、技術、工程、數學）的留學生簽證。

 

根據南華早報的說法，在美國 363341 名中國學生中，約有 36％ 的人在 STEM 領域學習。

 

此次美方設置的障礙，可能將會給更多在美國的中國留學生，在美尋求工做的中國人帶來危機和恐懼。

 

站在人工智能角逐的角度來看，美國反而在這方面有點自縛手腳的意思。

 

澎湃新聞：美國埃默裏大學涉嫌歧視華人教授

 

最爲關鍵的一環仍是在於國內要增強對於基礎教育的重視和投入。

 

「我關心教育不是關心華爲，是關心咱們國家。若是不重視教育，實際上咱們會重返貧窮的。」 5 月 26 日晚間，華爲創始人、CEO 任正非在央視《面對面》節目中說道，由於這個社會最終要走向人工智能的。

 

在任正非看來，能與基礎研究相提並論的是基礎教育。他認爲，我國目前基礎研究方面水平不夠，和基礎教育跟不上直接相關。爲此，他曾自費請權威機構的專家進行中國基礎教育情況的調查研究。

 

儘管中國尚未人工智能的企業燒到美國的核心技術腹地，但從美國近日的一些列無底線操做中不難看出，科學組織和科學家，甚至技術都是能夠分國籍的。

 

假設美國由於「數據隱私保護」等緣由禁止了世界全部國家對微軟 GitHub 或者谷歌 TensorFlow 的訪問，屆時，世界上還有哪家公司有實力，成爲第二家有「備胎」的公司呢？

 

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數智優質活動推介

 

由上海市經濟和信息化委員會、上海市商務委員會、上海市長寧區人民政府指導，上海市長寧區青年聯合會、億歐公司聯合主辦的「 2019全球新經濟年會-產業互聯網峯會」將在上海長寧舉辦。

 

本次大會邀請了慧聰集團、甲骨文、盛景網聯、千方科技、找鋼網、金山雲等產業巨頭 ，明勢資本、遠望資本、阿爾法公社、賽意產業基金等產業互聯網一線投資人。產業互聯網從業與創業者將共同參會交流產業互聯網的將來，共話產業變革新機遇。

 

大會截止日期6月13日，感興趣的小夥伴可「掃描下方海報二維碼」或點擊「閱讀原文」進行活動報名和查看大會議程安排。

 

活動頁面連接：https://www.iyiou.com/a/cyhlw_shanghai_2019/

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